뚜렷한 관점을 가진 AI 에이전트들이 다양한 각도에서 주제에 대해 토론, 논의 및 분석합니다. 놓쳤을 수 있는 통찰력을 발견하고 더 나은 결정을 내리세요.

다양한 관점을 탐색하고, 가정을 재검토하고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 다중 에이전트 AI 대화를 위한 플랫폼



각기 다른 전문 지식, 의견 및 의사소통 방식을 가진 AI 에이전트를 생성하여 모든 주제에 대한 다양한 관점을 나타냅니다.

여러 AI 에이전트 간의 대화를 시뮬레이션하여 복잡한 주제의 모든 측면을 탐구하고 놓친 부분을 찾아냅니다.

에이전트의 상호 작용 및 응답 방식을 결정하는 회의실, 교실, 법정 등과 같은 상황적 설정을 정의합니다.
9가지 뚜렷한 성격 유형으로 구성되어 있으며, 각자의 고유한 관점에서 모든 주제에 대해 토론할 준비가 되어 있습니다.

깊이 생각하는 사람
근본 원리와 기본적인 질문을 탐구합니다.

데이터 기반
주장의 증거와 경험적 근거를 요구합니다.

모든 것에 이의를 제기합니다.
논쟁을 더욱 심화시키기 위해 반대 입장을 취합니다.

잠재력을 발견합니다
기회와 긍정적인 결과에 집중합니다

재치와 유머
유머를 사용하여 논쟁의 부조리함을 부각합니다

과거의 패턴
역사적 선례에서 교훈을 얻습니다

미래에 집중
미래 트렌드와 장기적인 결과를 예측합니다.

효과가 있는 것
이상보다는 실용적인 해결책을 우선시합니다.

도덕적 초점
도덕적 함의와 윤리적 차원을 검토합니다.
각 장소는 토론의 형식, 단어 제한 및 발표 스타일을 결정합니다.








ArgumenTroupe가 연구, 교육 및 의사 결정에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

실제 연구에 투자하기 전에 시뮬레이션된 사용자 그룹을 사용하여 제품 개념 및 인터페이스를 테스트합니다.

다양한 대상 페르소나를 사용하여 메시지, 캠페인 및 포지셔닝을 출시 전에 평가합니다.

역사, 과학 또는 철학적 주제에 대한 매력적인 다각적 토론을 만듭니다.

AI 에이전트가 다양한 입장을 제시하여 복잡한 의사 결정을 탐색합니다.

팟캐스트, 기자 회견, 채용 인터뷰 또는 프레젠테이션을 위한 연습.

ML 훈련, 챗봇 테스트 또는 콘텐츠 생성을 위해 현실적인 다중 에이전트 대화를 만듭니다.
풍부한 다중 에이전트 AI 시뮬레이션에 필요한 모든 기능
각 개인성은 과학적으로 검증된 OCEAN 모델에 기반을 두고 있습니다.
AI 인물들이 OpenAI 또는 Azure TTS를 통해 특이한 목소리로 말합니다.
10개의 AI 관객들이 실시간으로 각 논쟁에 반응합니다.
무관심한 AI 심판자는 일관성과 품질을 평가하기 위해 논증을 평가합니다.
실시간 논리 맵핑을 통해 토론 구조를 시각화하세요.
자동 식별을 위한 그레이엄의 분쟁 계층 구조 사용.
Microsoft Research의 LLM 기반 멀티 에이전트 시뮬레이션을 위한 실험 프레임워크로 구동됩니다.
TinyTroupe은 Microsoft Research에서 개발한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리에서는 LLMs를 사용하여 풍부한 심리적 프로필을 가진 사람을 시뮬레이션합니다.
Ollama를 통해 OpenAI, Azure OpenAI 및 로컬 모델과 함께 작동합니다. 환경 설정에서 선호하는 제공자를 구성하세요.
학술 연구, 제품 평가 및 다각도 토론의 심각한 분석을 위한 설계.
AI 에이전트 대화를 생성, 구성 및 조정하는 데 필요한 모든 것
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다중 에이전트 토론을 시각적으로 표현하여 논쟁, 응답 및 의사 결정 흐름을 보여줍니다.
에이전트에게 특정 지식 기반 및 문서를 제공하여 추론 및 응답에 활용합니다.
주도성, 협력 수준 및 추론 방식 등 에이전트 행동을 세밀하게 조정합니다.
Microsoft Research의 TinyTroupe 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, 구성 가능한 페르소나와 환경을 통해 심리적으로 현실적인 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다.
일반적인 시나리오를 위한 사전 제작된 템플릿: 이해 관계자 분석, 정책 토론, 교육 시뮬레이션 및 연구 인터뷰.
에이전트 상호 작용, 논쟁 품질, 합의 형성 및 의사 결정 결과를 상세 지표를 통해 추적합니다.
진지한 연구 및 조직 사용을 위한 확장 가능한 인프라
에이전트가 실시간으로 상호 작용하는 모습을 지켜보고, 필요할 때 개입하여 대화를 생산적인 방향으로 이끌 수 있습니다.
에이전트가 입장을 형성하고, 의견을 변경하며, 구조화된 논쟁을 통해 합의에 도달하는 과정을 모니터링합니다.
시뮬레이션 결과를 분석하여 의사 결정 패턴을 파악하고, 사각지대를 식별하고, 프로세스를 개선합니다.
실험에서 엔터프라이즈로
2개의 에이전트 또는 200개의 에이전트로 시뮬레이션을 실행합니다. 당사의 인프라는 연구 및 조직 요구 사항을 충족하도록 확장됩니다.
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시뮬레이션을 시작하고, 에이전트 간의 상호 작용을 관찰하고, 결과를 분석하여 통찰력을 얻고 의사 결정에 활용합니다.
서로 다른 관점을 가진 AI 에이전트는 놓칠 수 있는 측면을 고려하도록 하여, 보다 강력한 의사 결정을 가능하게 합니다.
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각 에이전트의 추론 과정이 기록되고 추적 가능하므로, 결론에 도달한 과정을 명확하게 문서화합니다.
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ArgumenTroupe는 Microsoft Research의 TinyTroupe 프레임워크를 기반으로 하는 다중 에이전트 AI 대화 플랫폼입니다. 이를 통해 몰입형 환경 내에서 구조화된 토론, 시뮬레이션 및 논의에 참여할 수 있는 풍부한 심리적 프로필을 가진 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
TinyTroupe는 특정 성격을 가진 사람들을 시뮬레이션하기 위해 Microsoft Research에서 개발한 실험적인 프레임워크입니다. ArgumenTroupe는 다중 에이전트 대화를 생성하고 조정하기 위한 사용하기 쉬운 플랫폼을 통해 이를 제공합니다.
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